Założyciel Cardano Charles Hoskinson odniósł się do doniesień, że napastnicy wycofali około 4 000 bitcoinów o wartości mniej więcej 320 milionów dolarów z portfela federacyjnego sieci Liquid. Zgłoszona strata skłoniła Liquid do wstrzymania aktywności sieci, podczas gdy członkowie federacji analizowali incydent.

Hoskinson powiązał włamanie z szerszymi obawami dotyczącymi sztucznej inteligencji i bezpieczeństwa oprogramowania. Jego reakcja koncentrowała się na tym, czy tradycyjne metody testowania nadążają za sytuacją, w której narzędzia AI stają się coraz sprawniejsze w wyszukiwaniu słabości w kodzie i automatyzowaniu ataków. Incydent ten jest jednym z większych strat dotyczących infrastruktury powiązanej z bitcoinem w ostatnich latach, a usługi międzyłańcuchowe i mosty były wielokrotnie celem ataków w branży, przez co bezpieczeństwo całego stosu programowego stało się powracającym tematem debaty.

Przebieg incydentu

Liquid poinformowało, że napastnicy przetransferowali środki przez usługę Peg-out Authorization Key (PAK) firmy SideSwap. Jednak zarówno Liquid, jak i SideSwap oświadczyły, że sam PAK nie został skompromitowany. SideSwap zamiast tego wskazało na zgłoszoną podatność w Elements, opartym na bitcoinie oprogramowaniu, które stanowi podstawę sieci Liquid. Liquid to bitcoiński sidechain prowadzony przez federację organizacji członkowskich, a Elements to otwarty kod źródłowy, na którym ta sieć została zbudowana — dlatego słabość w samym oprogramowaniu, a nie skompromitowanie posiadacza klucza, stała się centralnym punktem analizy po incydencie.

We are aware of a security incident on @Liquid_BTC . Purported white-hat hackers have withdrawn 4,000 BTC ($320 million) from the Liquid Federation wallet. The @Blockstream team is working on contacting them on-chain with a signed message. What we know so far is that the funds… — Liquid Network (@Liquid_BTC) September 6, 2026

Po transakcji Liquid wyłączyło węzły mostów i wstrzymało operacje sieciowe. Giełdy otrzymały alerty i rozpoczęły zawieszanie lub przygotowania do zawieszenia wpłat i wypłat L-BTC w trakcie trwania śledztwa.

Transakcja zawierała również komunikat OP_RETURN od napastników, którzy opisali się jako white-haci i poprosili o kontakt za pośrednictwem blockchaina. Liquid nie wskazało, aby to twierdzenie zmieniało tok śledztwa, a sieć nadal traktuje transfer jako nieautoryzowane przemieszczenie bitcoinów należących do federacji, które pozostaje przedmiotem analizy. Sposób rozwiązania sytuacji oraz potwierdzenie lub nie zgłoszenia dotyczącego Elements prawdopodobnie wpłynie na to, jak inne sieci federacyjne i sidechainowe będą oceniać własne uzależnienie od wspólnego otwartego kodu.

Metody formalne wkraczają do debaty o bezpieczeństwie

Hoskinson argumentował, że metody formalne mogą zapewnić silniejszą ochronę w miarę wzrostu zagrożeń bezpieczeństwa napędzanych przez AI. Metody formalne wykorzystują matematyczne specyfikacje i dowody, aby zweryfikować, czy oprogramowanie postępuje zgodnie z zamierzonym projektem, zanim deweloperzy je wydadzą. Podejście to kontrastuje z konwencjonalnym testowaniem i audytami, które badają wybrane scenariusze i ścieżki kodu, zamiast dowodzić właściwości w całym zachowaniu systemu.

Systemy AI mogą już teraz przeglądać kod źródłowy, wyszukiwać słabości i automatyzować częściowo ataki phishingowe i inżynierię społeczną. Zgłoszona kradzież sprzętu Coldcard na około 130 milionów dolarów w bitcoinach również zwróciła uwagę na rolę, jaką zaawansowane narzędzia mogą odegrać w przyszłych atakach kryptowalutowych.

Cardano i nacisk na weryfikację formalną

Cardano włączyło badania akademickie, recenzje naukowe i weryfikację formalną do swojego procesu rozwojowego. Jego protokół konsensusu Ouroboros wywodzi się z badań formalnych, a deweloperzy Cardano wykorzystywali metody matematyczne do testowania ważnych właściwości protokołu.

Sieć korzysta również z języków Haskell i Plutus, które opierają się na silnych systemach typów i programowaniu funkcyjnym. Narzędzia te mogą pomóc deweloperom wcześniej wykrywać niektóre błędy oprogramowania. Hoskinson od dawna przedstawia ten model rozwoju jako sposób na ograniczenie słabości, zanim kod bezpiecznie trafi do produkcji. To, czy szersza branża przyjmie podobną rygorystyczność w odpowiedzi na zagrożenia ery AI, pozostaje otwartym pytaniem, a wynik śledztwa dotyczącego Liquid prawdopodobnie zasili tę dyskusję.